Уравнение для нейронной сети с выхода R

Question

Привет, я новичок в области обучения Деппа.Я запустил модель нейронной сети (регрессия) с двумя скрытыми слоями в R (пакет нейронной сети).затем я использовал функцию вычисления, чтобы получить прогнозируемые вероятности. Теперь я хочу восстановить прогнозируемый результат, используя уравнение, используемое в нейронной сети.например, ниже приведены веса, полученные от модельного объекта

Intercept.to.1layhid1           4.55725020215

Var1.to.1layhid1               -13.61221477737

VAr2.to.1layhid1               0.30686384857

var1.to.1layhid2               0.23527690062

var2.to.1layhid2               0..67345678

1layhid.1.to.target            1.95414397785

1layhid.2.to.target            3.68009136857

Может ли кто-нибудь помочь мне вывести уравнение с вышеуказанными весами, чтобы я мог повторить вывод

Спасибо

Answer 1

Чтобы получить выходные данные для новых данных, вы всегда можете использовать функцию прогнозирования с использованием подобранной модели, которая является возвращаемым объектом из функции neuralnet .

Например, если вашМодель выглядит следующим образом:

neuralFit = neuralnet(trainData)

Затем вы воспроизводите вывод со следующим:

predict(neuralFit,newdata)

В противном случае вам нужно будет вычислить результат вручную.Но сначала вам нужно понять архитектуру вашей сети.